Recensioni e Dettagli del Prodotto machine-learning in Python

È facile da usare. Molta documentazione online. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Attualmente, niente. Lo preferisco a Matlab o R. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono così tanti script e pacchetti Python ben documentati, di buon senso e facilmente implementabili per l'apprendimento automatico. Scikit-learn ha dei tutorial straordinari, per l'apprendimento dei concetti, l'apprendimento delle funzioni o il "modello predittivo", e il clustering e la ricerca di schemi predittivi. Con il linguaggio Python stesso, è facile capire come utilizzare l'algoritmo Kmeans e implementare aspetti dell'apprendimento automatico con i propri dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Iniziare può essere difficile! I tutorial possono essere difficili da trovare, specialmente se non sei abituato a usare linguaggi open-source come Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari per risolvere i problemi associati all'apprendimento automatico. Le librerie Python come Keras, Theanos, TensorFlow e Scikit-Learn hanno reso la programmazione dell'apprendimento automatico relativamente facile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte a causa dei dati l'IDE di Python si blocca. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'apprendimento automatico con Python è molto facile da configurare. Una volta scaricato Python, supponendo che tu lo scarichi con Spyder e Anaconda, tutto sarà preconfezionato. Per persone con conoscenze di programmazione amatoriali come me, ogni volta che incontro un ostacolo, sono in grado di andare online e trovare soluzioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A differenza di Tableau, non esiste una piattaforma ufficiale, almeno non sono riuscito a trovarne una. Inoltre, ci sono troppi pacchetti per l'apprendimento automatico. Devi fare le tue ricerche per sapere quale è adatto al tuo scenario. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Dato l'enorme investimento che diverse aziende hanno fatto su Python per l'apprendimento automatico, ci sono strumenti davvero validi disponibili per tutti i tipi di algoritmi di apprendimento automatico in Python. Quasi ogni framework di reti neurali profonde è scritto principalmente per Python o ha un wrapper per Python. La libreria SciPy fornisce tutto il necessario per eseguire la maggior parte del lavoro sugli algoritmi di apprendimento automatico di base. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A differenza di MATLAB, diverse aziende stanno sviluppando strumenti per Python. Ci sono sempre nuove librerie che sono incompatibili con altre. Di solito non aggiorno a una nuova versione di una libreria finché qualcosa non smette di funzionare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il pacchetto scikit-learn include la maggior parte degli strumenti di machine learning efficienti e recenti come Random Forest, SVM, Boosting e così via. È davvero facile e veloce con il pacchetto scikit-learn di Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Hai solo bisogno di competenze di base nella programmazione in Python. Una volta che sei familiare con la programmazione in Python, che è piuttosto semplice, le applicazioni di machine learning sono un gioco da ragazzi usando Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

TensorFlow è uno strumento per il deep learning. Questa è la cosa che mi piace di più di Python, poiché offre tanta flessibilità per il deep learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte trovo il debug un po' noioso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Collezioni complete di algoritmi di apprendimento automatico e molti esempi e tutorial, in particolare la libreria scikit-learn include quasi tutti gli algoritmi di apprendimento automatico possibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione per alcune funzioni è piuttosto limitata. Non tutti gli algoritmi implementati sono presenti. La maggior parte delle librerie aggiuntive sono facili da installare, ma alcune possono essere piuttosto complicate e richiedere un po' di tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facilità di configurazione, una miriade di opzioni, tutorial, blog, risorse disponibili, facilità di avvio Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente. È fantastico. Poiché tutto è open source, trovare supporto o aiuto può essere un po' complicato per problemi personalizzati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La facilità di implementazione offerta dalle librerie Python e la documentazione disponibile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Troppi modi per implementare la stessa cosa, a volte diventa confuso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.